plot选择样条插值
时间: 2023-07-02 07:11:23 浏览: 37
样条插值是一种在给定一组数据点的情况下,通过构造一条光滑的曲线来逼近这些数据点的方法。它的优点是可以在保持曲线光滑的同时,尽可能地逼近数据点,从而得到较为准确的插值结果。
在 Python 中,可以使用 SciPy 库中的 `interp1d` 函数进行样条插值。下面是一个简单的示例:
```python
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
import matplotlib.pyplot as plt
# 构造数据点
x = np.linspace(0, 10, num=11, endpoint=True)
y = np.cos(-x**2/9.0)
# 进行样条插值
f = interp1d(x, y, kind='cubic')
# 生成插值结果的横坐标
x_new = np.linspace(0, 10, num=41, endpoint=True)
# 绘制原始数据点和插值结果
plt.plot(x, y, 'o', x_new, f(x_new), '-')
plt.legend(['data', 'cubic'], loc='best')
plt.show()
```
在上面的代码中,首先构造了一组数据点 `x` 和 `y`,然后使用 `interp1d` 函数进行样条插值,其中 `kind='cubic'` 表示使用三次样条插值。最后,通过生成一组新的横坐标 `x_new`,并将插值结果 `f(x_new)` 绘制出来,可以得到如下图所示的结果:
![image.png](attachment:image.png)
从图中可以看出,样条插值的结果比简单的线性插值更加光滑,并且尽可能地逼近了原始数据点。
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